AI 的兩條路徑：雲端入口競爭，還是用戶側的原生應用？

最近看到阿裏發布了通義千問 App，正式卷入 C 端 App 大戰。Sam Altman 以前也多次表達過對“超級應用”的執念，不斷往 ChatGPT 裏塞入各種類社交功能。

在大廠的敘事裏，未來的 AI App 似乎注定是當前互聯網超級應用的翻版——成爲唯一的入口，集衆功能於一身。

但 AI 應用的未來，真的會收斂到這一條路徑上嗎？是否有別的途徑的可能？

如果我們把目光從通用的 AI Chat 應用移開，去看看 Cursor、Windsurf 這些編程類工具，集成一下各種 MCP 工具，或許能管中窺豹，感受到 AI 原生應用（AI Native App）截然不同的脈搏。

消失的護城河與全員不安全感

當前的 AI 應用生態，如果用一個生物體來做隱喻，可以拆解爲三個角色：

* 大腦（LLM 模型提供方）： 提供推理、決策和基礎知識。
* 身體（客戶端提供方）： 提供用戶交互界面（UI/GUI）和上下文環境（Context）以及記憶。
* 手腳（工具服務提供方）： 提供具體能力，比如搜索、日曆、訂票、支付等 MCP 工具。

在理想狀態下，客戶端（身體）把大腦和手腳連結起來，幫用戶解決問題。

在互聯網時代，應用的壁壘來自兩個東西：界面（UI）和接口（API）。用戶只能通過特定界面完成特定服務。但當需求可以通過自然語言表達，Prompt 就變成了新的界面，API 壁壘也隨之松動。應用之間的“邊界”開始變得不穩定。

這導致生態裏的每一個角色都極度缺乏安全感：

* LLM 廠商怕淪爲“管道”： 如果只做 API，對用戶來說是無感的。用戶今天用 Claude 4.5，明天換 GPT 5.1 或者 GLM-4.6，模型廠商隨時可能被更便宜的算力替換。爲了不被“管道化”，他們必須下場做客戶端（身體），把用戶圈在自己的 App 裏。
* 客戶端怕被“卡脖子”： 也就是所謂的“套殼”焦慮。如果核心的大腦掌握在別人手裏，隨時可能被斷供或漲價。於是做應用的也開始自己煉模型，試圖擁有大腦。
* 工具方怕“隱形化”： 比如如果本地生活推薦平台變成了一個 MCP 工具，用戶直接和 AI 對話查詢，這個平台就徹底淪爲了底層的 API 服務商，其原有的界面價值和廣告收益將直接崩塌。於是他們也不甘心，試圖在自己的應用裏硬塞 AI 功能，試圖挽留用戶。

這種“全員焦慮”的結果，就是現在的亂象：大家都在做全棧，都在試圖完整掌控大腦、身體、手腳。

路徑一：雲端利維坦（超級入口）

爲了解決這種焦慮，大廠給出的方案非常符合他們的慣性思維：復刻互聯網超級應用的故事。

在模型廠商看來，大腦和手腳的組裝最好不要發生在客戶端，因爲那樣控制權在用戶手裏。他們希望客戶端回歸到一個“瘦客戶端”（Thin Client）模式——只保留接收語音或文字指令的能力。

在這個架構裏：

大腦在雲端： 決策和推理完全由廠商控制。
手腳在雲端： 通過 Function Calling 或 Plugin 接入大廠的後端。
記憶在雲端： 用戶的數據、偏好、歷史記錄全部上傳。

這樣就可以完美復刻超級應用邏輯，並且比互聯網超級應用更可怕。因爲在互聯網時代，超級應用雖然壟斷流量，但服務之間的數據多少還是隔離的。而在“AI 超級應用”裏，廠商不僅掌握了入口，還通過模型掌握了中間所有的決策邏輯。

這是一個完美的“雲端利維坦”，效率極高，但用戶在這個體系裏，沒有任何隱私和選擇權，只是算法的喂養對象。

路徑二：AI 原生應用——用戶側的集成

但另外也有一種可能，這種苗頭在編程領域已經很明顯了。

看看現在的 AI 編輯器（IDE）：主體在用戶側，代碼庫（Codebase）在本地，所有的業務邏輯和上下文都在本地。

大腦是可插拔的： 你可以在 IDE 裏配置用不同的模型，即便是 IDE 不支持配置，加一層接口代理轉換也可以搞定。
手腳是標準化的： 像 MCP 這種協議的出現，讓數據庫、Git、終端這些工具變成了標準的樂高積木。

這種架構下，應用不是大廠圈養用戶的圍牆，而是穿在用戶身上的“外骨骼”。

在這種模式裏，集成（Integration）發生在客戶端。應用把用戶本地的數據（Context）整理好，按需調用雲端或本地的“大腦”進行思考，然後指揮標準化的“手腳”去執行。

核心數據和邏輯留在了用戶這一側。至少，你的數據不會都在同一個廠商手裏；至少，當某個模型變笨了，你可以換一個更聰明的腦子。

當然，這條路並非坦途，最大的挑戰在於基礎設施的缺失：如果沒有超級大廠應用在雲端完成身分認證（Auth）的統一，要在客戶端打通各種工具服務的身分、支付、以及構建可持續的商業模式，是一個巨大的挑戰，並且目前還看不清清晰的路徑。

但我相信，Crypto 領域的去中心化 ID (DID) 和支付網絡，恰恰可以在這裏扮演重要角色，爲這種去中心化的 AI 協作提供信任和結算的基石。這個話題我們下篇文章再細聊。

未來的博弈

現在的技術演進正處在一個分岔路口： 一方面是大廠試圖把所有能力“收斂”到自己的 API 後面，構建封閉生態； 另一方面是開發者利用 MCP、Local LLM 等技術，試圖構建“解耦”的開放生態。

未來取決於當下用戶、廠商、開發者之間的博弈。每個人的選擇，其實都在給這兩種未來投票。